【摘 要】
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【目的】准确理解文本信息中潜在的知识关联,丰富文本知识挖掘的方法。【方法】将主题模型和关联规则相结合,运用LDA主题模型抽取文本中的主题集合,在实现文本降维的同时,实
【机 构】
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华东师范大学信息管理系; 上海图书馆;
【基金项目】
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上海哲学社会科学一般项目“基于主题模型的学科交叉知识发现研究”(项目编号:2016BTQ002)的研究成果之一
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【目的】准确理解文本信息中潜在的知识关联,丰富文本知识挖掘的方法。【方法】将主题模型和关联规则相结合,运用LDA主题模型抽取文本中的主题集合,在实现文本降维的同时,实现文本在语义空间的表达;通过关联规则进一步挖掘文本中主题的语义关联。【结果】设置合理的支持度和置信度阈值,可以有效地挖掘文本中潜在知识的关联,实现对文本的深入"理解"。【局限】数据预处理过程中,用户自定义词典的设计会对实验结果产生一定的影响。【结论】提出一种非结构化文本信息潜在语义关联挖掘的新思路,改善了针对文本信息知识发现的效果。
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